Anderson et al. (2015) documented the existence of customers who systematically purchase new products that fail.
Tal se lee en The Surprising Breadth of Harbingers of Failure un artículo que abunda sobre la cuestión de la existencia ya no solo de clientes agoreros sino, incluso de códigos postales agoreros donde aquellos se arraciman.
Desafortunadamente, el artículo omite decirnos cuáles son, dónde están y, por supuesto, alguna foto de quienes los habitan.
Tal vendría a ser la traducción del título de este artículo con el que, mentándolo, hago contrapeso a opiniones enlatadas con sabor a gominola.
Por no dejarlo todo en dos líneas, enumero aquí los diez mayores retos (¿problemas?) que encuentra hoy en día el autor en el deep learning:
Que necesita demasiados datos Que apenas tiene capacidad de transferencia (i.e., de trasladar lo aprendido en un contexto a otro) Que no sabe gestionar sistemas jerárquicos Que no es bueno infiriendo Que no es lo suficientemente transparente (en este punto cita, por supuesto, a nuestra autora favorita, Catherine O’Neill) No usa conocimiento previo (¡uh, uh, bayesianos!
Existe una muy perezosa escuela de pensamiento que sostiene que dado que las probabilidades son subjetivas, cualquier modelo y, en particular, los bayesianos, como expresión de la subjetividad de sus autores, no necesita ser contrastado con la realidad. Porque, de hecho, la realidad no existe y es una construcción que cada cual hace a su manera, deberían añadir.
Existe, por supuesto, una escuela realista tan mayoritaria que ni siquiera es consciente de que lo es.
Quería ser el primero en escribirlo. Para la posteridad.
Tenemos la correlación/covarianza, con todos sus usos y abusos.
En el 2011 se habló un tiempo de esto. Luego nunca más se supo.
La de Hellinger tiene un añito y un paquete en CRAN, menos trabajo de relaciones públicas y, no obstante, el mismo éxito que la anterior.
Y este año se añade a la lista la multivarianza de la distancia que, bueno, ¿qué queréis que os diga que no sea trivialmente extrapolable de lo anterior?
Esta entrada responde y complementa Malditas proporciones pequeñas I y II_ _trayendo a colación un artículo que ya mencioné en su día y que cuelgo de nuevo: On the Near Impossibility of Measuring the Returns to Advertising. ¡Atención al teorema de la imposibilidad de la Super Bowl!
Y el resumen breve: cada vez estamos abocados a medir efectos más y más pequeños. La fruta que cuelga a la altura de la mano ya está en la fragoneta del rumano.
Hoy he participado en una discusión en Twitter acerca del artículo Eficacia predictiva de la valoración policial del riesgo de la violencia de género que sus autores resumen así:
Para prevenir la violencia de género se desarrolló el protocolo denominado «valoración policial del riesgo» (VPR) para su uso por profesionales de las fuerzas de seguridad del Estado. Este protocolo es el núcleo principal del sistema VioGén, del Ministerio del Interior español, y que se aplica de forma reglamentaria en todas las situaciones de violencia de género denunciadas.
Un reciente artículo de El País tiene un título que lo dice todo: Los informes que refutan a la CNMC: Airbnb sí infla el precio de la vivienda en EE UU. Dice en la entradilla:
Tres estudios universitarios muestran que las plataformas de alquiler turístico han encarecido el mercado del alquiler en ciudades como Los Ángeles y Boston.
Así que he buscado uno de los tres, How Airbnb Short-Term Rentals Exacerbate Los Angeles’s Affordable Housing Crisis: Analysis and Policy Recommendations y me dispongo a comentarlo en vivo, página a página.
En 2012 el gobierno español retiró la tarjeta sanitaria a gente que no cumplía una serie de requisitos mínimos. Hoy parece que se la ha devuelto.
Hace poco se publicó un artículo, The deadly effects of losing health insurance (que ya se ha comentado aquí desde una perspectiva metodológica y de la inconsistencia de los resultados), que fue ampliamente comentado en prensa.
El titular podría haber sido (y, de hecho, lo fue) alguno (o alguna versión) de los siguientes (todos ellos soportados por el contenido del artículo):
Observo en The deadly effects of losing health insurance cómo el efecto de interés, 15% sobre una población se convierte en efectos del 16%, 23% y 30% en sus tres subpoblaciones (útimas columnas de la tabla que ocupa la página 25). Es raro que el efecto combinado no esté cerca de la media ponderada (por población) de cada uno de sus subcomponentes.
Podría ser Simpson, pero hay motivos para pensar que hayan cambiado las proporciones de las poblaciones subyacentes (demasiado).
Lo buscaba (véase el último párrafo) y aquí está:
The results show that levels of education have hardly any impact on the mortality rate.
Ayer estuve leyendo un artículo (arg, y perdí la referencia; pero da igual para la discusión, porque es genérica) en el que trataba de atribuir diferencias de mortalidad a diversas causas: diabetes, tabaco, alcohol,… y SES (estado socioeconómico).
El gran resultado más reseñable (por los autores) era que un SES bajo implicaba nosecuántos años menos de vida, incluso descontando el efecto del resto de los factores (y no recuerdo si estudiaban las correlaciones entre ellos, etc.
Esta entrada viene a cuento de esta entrada, Cuidado con los estudios científicos que dicen cosas raras, raras en Malaprensa. Que hay que leer para entender lo que sigue.
A ver. No, ese estudio no dice cosas raras. Dice cosas que a los que os ganamos un porcentaje no pequeño del pan contando muertos nos da una mezcla de risa y rabia. Porque en España mueren unas 1000 personas al día (1200-1400 en invierno y 700-800 en verano) y medio millón de muertos de más en 5 años son casi 300 fallecimientos diarios más.
El NYT resume un artículo recentísimo sobre esas cosas que preocupan tanto en EE.UU. y que viene a decir, en términos sucintísimos, lo siguiente:
A los niños negros les va mucho (mucho, mucho: el efecto tiene una magnitud enorme) peor en la vida que a sus equivalentes blancos independientemente de la clase social, riqueza del hogar y otros factores predictores del éxito. En cambio, el efecto de la raza es inapreciable para las niñas.
